미드저니 프롬프트를 잘 쓰는 법을 찾는 분들은 대부분 “어떤 단어를 넣어야 하나”부터 고민합니다. 그런데 실무에서 이미지를 매일 만들다 보면, 진짜 결과물의 질을 가르는 건 문장 하나가 아니라는 걸 알게 돼요. 요즘 미드저니는 V8을 넘어 V8.1까지 나올 만큼 성능이 빠르게 좋아졌지만, 성능이 좋아진 것과 내가 원하는 그림을 정확히 뽑는 건 여전히 다른 문제입니다. 오늘은 프롬프트 문장 기술보다 훨씬 근본적인, 레퍼런스를 다루는 방식을 중심으로 이야기해볼게요.
저는 콘텐츠를 기획하고 연출하는 일을 하면서 매일 AI 이미지를 실무에 씁니다. 그 과정에서 자연스럽게 터득한 게, 프롬프트를 아무리 정교하게 다듬어도 레퍼런스 없이는 한계가 뚜렷하다는 사실이었어요. 반대로 레퍼런스를 제대로 활용하는 방법만 익히면, 프롬프트 자체는 오히려 단순해져도 결과는 훨씬 좋아지더라고요. 오늘 나눌 내용은 이론이 아니라, 실제로 매일 반복하면서 다듬어온 작업 방식입니다.
완벽한 이미지가 오히려 안 먹히는 시대
먼저 요즘 트렌드 하나를 짚고 갈게요. 2026년 들어 재미있는 변화가 생겼습니다. 몇 년 전만 해도 AI로 만든 매끈하고 완벽한 이미지가 신기하고 멋있었는데, 이제는 그 특유의 매끈함에 사람들이 피로감을 느끼기 시작했어요. 그래서 오히려 약간의 불완전함, 실제로 찍은 것 같은 질감을 프롬프트에 일부러 넣는 게 요즘의 고급 기술로 통합니다. 흔들린 셀카 느낌, 피부의 모공, 옷감의 보풀, 흐린 날 창문으로 들어오는 부드러운 빛 같은 디테일이 오히려 신뢰감을 만들어요.
이 흐름은 사실 사진과 영상의 오랜 역사에서도 비슷하게 반복돼왔던 현상이에요. 너무 매끈하고 완벽한 이미지는 오히려 가짜처럼 느껴지고, 약간의 흔들림이나 노이즈가 진짜라는 신호로 읽히는 거죠. 미드저니 프롬프트를 쓸 때도 이 감각을 이해하고 있어야, 요즘 유행하는 자연스러운 톤을 제대로 구현할 수 있습니다. 무작정 “리얼하게”라고만 쓰면 AI는 여전히 매끈한 결과를 내놓기 쉬워요. 오히려 구체적으로 어떤 종류의 불완전함을 원하는지 짚어줘야 진짜 원하는 느낌에 가까워집니다.
이 트렌드가 왜 중요하냐면, 프롬프트에 이런 단어를 넣는다고 해서 저절로 그런 이미지가 나오는 게 아니기 때문입니다. “불완전한 느낌”이라는 게 사람마다 상상하는 그림이 다 달라요. 누군가에게는 살짝 흔들린 정도가 좋은 불완전함이고, 누군가에게는 그게 그냥 실패작으로 보이거든요. 결국 내가 원하는 그 미묘한 느낌을 AI에게 정확히 전달하려면, 말로 설명하는 것만으로는 한계가 있습니다. 그래서 레퍼런스가 필요한 거예요.
프롬프트 문장만으로는 부족한 이유
실무에서 이미지를 만들 때 저는 처음부터 프롬프트 문장만으로 원하는 결과를 기대하지 않습니다. 그렇게 해서 한 번에 만족스러운 결과가 나오는 경우는 정말 드물거든요.
문장은 아무리 구체적으로 써도 결국 언어이고, 이미지는 시각 정보입니다. 이 둘 사이에는 필연적으로 해석의 틈이 생겨요. 예를 들어 “따뜻한 조명”이라고 써도 AI가 상상하는 따뜻함과 내가 원하는 따뜻함은 미묘하게 다를 수 있습니다. 그래서 저는 프롬프트를 쓰기 전에 레퍼런스를 충분히 찾아두는 걸 작업의 시작으로 삼아요. 레퍼런스는 말로는 전달하기 어려운 뉘앙스를 AI에게 직접 보여주는 가장 확실한 방법입니다. 문장은 그 레퍼런스를 보완하는 설명 정도로 생각하는 게 맞아요. 이 순서를 바꿔서 문장부터 완벽하게 쓰려고 하면, 오히려 시간만 오래 걸리고 결과는 만족스럽지 않은 경우가 많았습니다.
레퍼런스는 세 가지로 나눠서 찾는다
레퍼런스를 찾을 때 저는 아무거나 모으지 않고, 목적에 따라 세 가지로 나눠서 준비합니다. 이렇게 나누면 AI에게 전달하고 싶은 요소를 훨씬 명확하게 통제할 수 있어요.
첫째는 룩 레퍼런스입니다. 인물이나 사물의 전체적인 분위기, 스타일링, 색감 톤을 보여주는 이미지예요. 둘째는 구도와 카메라 앵글 레퍼런스입니다. 화면을 어떻게 채울지, 어느 높이에서 어떤 각도로 찍은 듯한 느낌인지를 보여주는 이미지죠. 셋째는 스타일 레퍼런스입니다. 화풍이나 질감, 조명의 처리 방식처럼 이미지 전체를 관통하는 톤을 담은 이미지예요. 세 가지를 모두 준비하기 번거로우면, 최소한 스타일 레퍼런스만이라도 확보해두는 걸 추천합니다. 이 세 가지를 각각 따로 준비해두면, 결과가 마음에 안 들 때 어느 부분이 문제인지 훨씬 빠르게 짚어낼 수 있습니다. 룩은 괜찮은데 구도가 아쉽다면 구도 레퍼런스만 바꿔보면 되는 식이에요. 하나로 뭉뚱그려 놓으면 이런 세밀한 조정이 어려워요.
이렇게 나누는 습관은 문제를 진단하는 속도를 확 높여줍니다. 레퍼런스를 하나로 뭉쳐서 넣으면, 결과가 이상할 때 어디서부터 손봐야 할지 감이 잘 안 와요. 반면 세 가지로 나눠서 관리하면, 마치 조명 감독과 촬영 감독과 스타일리스트가 각자 역할을 나눠 맡듯 원인을 하나씩 짚어갈 수 있습니다. 저는 실제로 폴더를 이렇게 세 개로 나눠서 이미지를 모아두는 편이에요. 새로운 프로젝트를 시작할 때마다 이 세 폴더에서 먼저 재료를 꺼내 놓고 작업을 시작하면, 방향을 잡는 시간이 훨씬 줄어듭니다. 레퍼런스를 미리 체계적으로 쌓아두는 것 자체가 하나의 자산이 되는 셈이에요.
레퍼런스와 함께 세부 설명을 반드시 적는다
레퍼런스 이미지를 넣는다고 해서 프롬프트 문장을 대충 써도 되는 건 아닙니다. 저는 레퍼런스를 넣으면서도 세부적인 설명을 꼼꼼히 함께 기입하는 방식을 씁니다.
레퍼런스는 시각적인 방향을 잡아주지만, 그 안에서도 AI가 헷갈릴 수 있는 부분이 있어요. 예를 들어 레퍼런스 이미지에 인물이 있다면, 내가 원하는 게 그 인물의 포즈인지, 조명인지, 배경인지가 애매할 수 있습니다. 이럴 때 “포즈와 조명만 참고하고 배경은 다르게”처럼 구체적으로 문장에 적어주면, 레퍼런스와 텍스트가 서로를 보완하면서 훨씬 정확한 결과로 이어집니다. 레퍼런스는 방향을 주고, 문장은 그 안에서 세밀하게 조율하는 역할을 하는 셈이에요. 둘 중 하나만 있으면 결과가 부정확해지기 쉽습니다.
미드저니 프롬프트를 쓸 때 이 조합이 왜 중요한지 조금 더 풀어볼게요. 레퍼런스 하나만 덜렁 넣으면 AI는 그 이미지의 모든 요소를 종합적으로 참고하려고 합니다. 그런데 실제로 내가 원하는 건 그중 일부일 때가 많아요. 이럴 때 텍스트로 우선순위를 정해주지 않으면, AI가 엉뚱한 요소에 더 힘을 싣는 경우가 생깁니다. 그래서 저는 레퍼런스를 넣을 때마다 “이 레퍼런스에서 정확히 무엇을 가져오고 싶은가”를 스스로 먼저 정리한 뒤, 그걸 문장으로 옮기는 습관을 들였어요. 이 한 단계를 거치는 것만으로도 결과의 정확도가 눈에 띄게 달라집니다.
진짜 핵심은 반복해서 다시 넣는 것
여기가 제가 가장 강조하고 싶은 부분입니다. 한 번 만든 결과물이 마음에 든다고 거기서 끝내지 않아요. 원하는 이미지에 가까운 값을 얻으면, 그 결과물을 다시 레퍼런스로 넣고 작업을 이어갑니다.
방식은 이렇습니다. 첫 시도에서 나온 결과 중 잘 나온 부분이 있으면, 그 이미지를 새로운 레퍼런스로 추가해요. 그리고 여전히 잘 반영되지 않은 부분이 있다면, 그 부분을 보완할 다른 레퍼런스를 새로 찾아서 더합니다. 이렇게 결과를 다시 재료로 삼아 계속 다듬어가는 방식이, 처음부터 완벽한 프롬프트 하나로 승부를 보려는 것보다 훨씬 좋은 값을 만들어냅니다. 한 번에 정답을 찾으려 하지 않고, 대화하듯 조금씩 원하는 방향으로 끌고 가는 감각이라고 보시면 돼요. 실제로 이렇게 몇 단계를 거치면, 처음 상상했던 것보다 훨씬 완성도 높은 이미지에 도달하는 경우가 많습니다.
이 반복 과정을 저는 조각을 다듬는 것에 비유하곤 해요. 처음부터 완성형을 깎아내려 하지 않고, 큰 덩어리를 먼저 잡은 뒤 조금씩 세부를 다듬어가는 방식이거든요. 미드저니 프롬프트도 마찬가지입니다. 첫 결과물은 완성이 아니라 다음 단계로 가기 위한 재료예요. 그래서 저는 결과가 나올 때마다 “이 중에 어떤 요소를 다음 라운드에 가져갈까”를 항상 생각합니다. 잘 나온 요소는 남기고, 아쉬운 요소는 새로운 레퍼런스로 교체하는 식으로 몇 번만 반복해도, 처음에는 상상도 못 했던 완성도에 도달하는 경우가 정말 많아요. 이 감각을 익히고 나면 프롬프트 한 줄에 목숨 거는 일이 훨씬 줄어듭니다.
레퍼런스가 없다면, AI로 레퍼런스부터 만든다
가끔은 참고할 만한 레퍼런스를 못 찾거나, 애초에 아이디어 자체가 부족한 경우도 있습니다. 이럴 때 저는 프롬프트를 통해 AI로 레퍼런스가 될 만한 이미지를 다양하게 먼저 만들어봅니다.
이 단계에서는 완성도보다 다양성이 목적이에요. 같은 주제로 여러 스타일, 여러 구도의 이미지를 최대한 많이 뽑아봅니다. 그중에서 방향이 괜찮다 싶은 것들을 골라서 업스케일링으로 화질을 높인 뒤, 그걸 다시 레퍼런스로 넣어 본 작업을 진행해요. 이렇게 하면 레퍼런스가 아예 없던 상태에서도 시작점을 만들 수 있고, 이 방식이 실제로 더 좋은 결과로 이어지는 경우가 많습니다. AI가 AI의 재료가 되는 셈인데, 이때 중요한 건 업스케일링을 거쳐 화질을 충분히 올려주는 거예요. 화질이 낮은 상태로 다시 넣으면 그다음 결과물의 디테일도 함께 떨어지거든요. 이 부분은 AI 이미지의 화질과 포맷을 다룬 다른 글에서도 자세히 설명한 원리와 이어집니다.
이 방법이 특히 유용한 순간은 완전히 새로운 콘셉트를 시작할 때예요. 세상에 아직 없는 느낌을 원하는데 참고할 사진이 마땅치 않을 때, 오히려 AI에게 “이런 느낌 비슷한 걸 다양하게 열 개만 뽑아줘” 하고 던져보는 거죠. 그러면 예상치 못한 방향의 결과가 섞여 나오는데, 그중에 의외로 마음에 드는 요소가 나오는 경우가 꽤 있습니다. 사람이 처음부터 완벽하게 상상하지 못했던 디테일을 AI가 툭 던져주는 셈이에요. 저는 이걸 브레인스토밍의 한 형태로 씁니다. 여러 사람이 모여 아이디어를 던지듯, AI가 만든 여러 갈래의 시안 중에서 좋은 걸 골라내는 안목만 있으면 이 과정이 꽤 효율적인 출발점이 됩니다.
최신 참조 기능도 함께 활용한다
여기에 최근 미드저니에 추가된 참조 기능들을 더하면 작업이 한결 수월해집니다. 스타일만 따로 유지하고 싶을 때 쓰는 기능, 캐릭터의 얼굴이나 특징을 유지하고 싶을 때 쓰는 기능, 그리고 여러 요소를 종합적으로 참조하는 기능까지 파라미터로 지원돼요.
이런 기능들은 앞서 말한 세 가지 레퍼런스 방식과 결합하면 힘이 더 세집니다. 예를 들어 스타일 레퍼런스는 파라미터로 고정해두고, 구도나 룩만 텍스트로 바꿔가며 실험하는 식으로 역할을 나눌 수 있어요. 다만 이런 파라미터도 결국 레퍼런스와 세부 설명이라는 기본기가 갖춰져 있어야 제대로 힘을 발휘합니다. 도구가 아무리 정교해져도, 내가 무엇을 원하는지 명확히 알고 그걸 레퍼런스로 보여줄 수 있는 능력이 먼저예요.
버전이 올라갈 때마다 이런 참조 기능은 점점 더 정교해지고 있어요. 예전에는 레퍼런스 이미지 하나를 넣으면 그 전체 분위기가 뭉뚱그려 반영됐다면, 요즘은 스타일만 가져오거나 캐릭터 특징만 가져오는 식으로 세밀하게 지정할 수 있게 됐습니다. 이런 변화 덕분에 미드저니 프롬프트를 다룰 때 텍스트로 모든 걸 설명하려 애쓰기보다, 적절한 참조 기능과 레퍼런스 이미지를 조합하는 방향으로 작업 방식 자체가 바뀌고 있어요. 새로운 기능이 나올 때마다 이걸 내 기존 워크플로우에 어떻게 끼워 넣을지 고민해보는 것도, 결과물의 완성도를 꾸준히 끌어올리는 좋은 습관입니다.
결국 안목이 결과를 만든다
미드저니 프롬프트를 다루는 이야기를 쭉 해봤는데, 돌아보면 핵심은 문장 기술이 아니라 안목이었습니다. 어떤 룩을 원하는지, 어떤 구도가 좋은지, 어떤 질감이 자연스러운지를 판단하는 눈이 있어야 좋은 레퍼런스를 고를 수 있고, 좋은 레퍼런스가 있어야 AI도 정확한 방향으로 움직여요.
프롬프트 문장 몇 개를 외운다고 실력이 느는 게 아니라, 레퍼런스를 모으고 비교하고 다시 다듬는 과정을 반복하면서 이 감각이 쌓입니다. 처음에는 시간이 꽤 걸리는 것처럼 느껴지지만, 이 과정 자체가 결국 나만의 눈을 만드는 훈련이에요. 신기하게도 이런 식으로 몇 달 작업을 반복하다 보면, 레퍼런스를 찾는 속도 자체도 눈에 띄게 빨라집니다. 어떤 이미지를 봤을 때 이게 룩에 쓸 것인지, 구도에 쓸 것인지, 스타일에 쓸 것인지 순간적으로 분류가 되거든요. 그 감각이 쌓이는 게 결국 실력이 느는 과정이라고 생각해요.
다음번에 미드저니를 켤 때는 문장을 고민하기 전에, 원하는 이미지와 닮은 레퍼런스부터 차근차근 모아보시길 권합니다. 그 차이가 생각보다 훨씬 크게 느껴지실 거예요.
이 글은 2026년 시점의 공개된 기술 정보와 제작 현장 경험을 바탕으로 작성했습니다. 미드저니의 기능과 파라미터는 버전에 따라 계속 바뀌므로, 실제 작업 전에는 최신 공식 정보를 확인하시기 바랍니다.